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英伟达（NVIDIA）Tesla V100 是一款面向高性能计算（HPC）、人工智能（AI）和深度学习应用的数据中心级 GPU，于2017年发布，基于 NVIDIA 的 Volta 架构。它是当时最先进的 GPU 之一，广泛应用于科研、云计算和大型 AI 模型训练等领域。
以下是 NVIDIA Tesla V100 的主要特点和参数介绍：
一、核心架构
- 架构：Volta（继 Pascal 之后的下一代架构）
- 制程工艺：12nm FinFET
- 晶体管数量：约 211 亿个
- GPU 核心：GV100
二、关键规格
| 参数 | 规格 |
|---|---|
| CUDA 核心数 | 5120 个 |
| Tensor Core 数量 | 640 个（专为深度学习提速设计） |
| 基础频率 / 提速频率 | 约 1.38 GHz / 最高可达 1.53 GHz |
| 显存容量 | 16 GB 或 32 GB HBM2（高带宽内存） |
| 显存带宽 | 900 GB/s（16GB 版本）或 1134 GB/s（32GB SXM2 版本） |
| 显存接口宽度 | 4096-bit |
| 单精度浮点性能（FP32） | ~15.7 TFLOPS |
| 深度学习性能（Tensor Core, FP16） | ~125 TFLOPS（使用 Tensor Core 提速） |
| 双精度浮点性能（FP64） | ~7.8 TFLOPS（适合科学计算） |
| 功耗（TDP） | 250W（PCIe 版）或 300W（SXM2/SXM3 版） |
注：V100 有 PCIe 和 SXM2/SXM3 两种封装形式，SXM 版本通常用于 NVIDIA DGX 系统，性能和散热更强。
三、核心技术亮点
-
Tensor Cores（张量核心）
- 首次引入 Volta 架构的专用硬件单元，专门用于提速深度学习中的矩阵运算。
- 支持混合精度计算（如 FP16 输入 + FP32 累加），大幅提高 AI 训练和推理速度。
- 在支持的框架（如 TensorFlow、PyTorch）中可实现高达 125 TFLOPS 的等效算力。
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HBM2 高带宽显存
- 使用堆叠式 HBM2 内存，提供远超传统 GDDR5 的带宽。
- 降低内存瓶颈，提升大规模数据处理效率。
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NVLink 2.0
- 支持高速互联技术 NVLink，多个 V100 GPU 可以直接高速通信（带宽高达 300 GB/s 双向）。
- 相比传统 PCIe 通道，显著提升多卡协同效率，适用于超大规模模型训练。
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支持 ECC 显存
- 提供错误校验与纠正功能，保障数据中心长时间运行的稳定性与可靠性。
四、应用场景
- AI 模型训练：如自然语言处理（BERT）、图像识别、生成对抗网络（GAN）等。
- 高性能计算（HPC）：气候模拟、分子动力学、流体力学等科学计算任务。
- 深度学习推理：在云服务中部署 AI 模型进行实时预测。
- 数据中心与云计算：被 AWS、Google Cloud、阿里云等公有云平台广泛采用。
五、常见版本
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Tesla V100 PCIe
- 标准插卡式，兼容普通服务器。
- 功耗 250W，适合已有基础设施升级。
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Tesla V100 SXM2 / SXM3
- 专用于 NVIDIA DGX 系统或支持 NVLink 的高端服务器。
- 更高功耗（300W），但性能更强，支持更密集的 GPU 互联。
六、市场定位与后续发展
- V100 是 AI 浪潮初期的“旗舰”GPU，推动了深度学习的大规模训练。
- 后续被 A100（基于 Ampere 架构）和 H100（基于 Hopper 架构）所取代，但在许多现有系统中仍在服役。
- 至今仍被用于中等规模训练任务或作为性价比较高的选择。
总结
NVIDIA Tesla V100 是一款划时代的数据中心 GPU，凭借 Volta 架构、Tensor Core 和 HBM2 显存，在 AI 与高性能计算领域树立了新的标杆。虽然已被更新型号超越，但它在推动现代人工智能发展方面发挥了重要作用。
如果你正在搭建 AI 实验室或研究平台，V100 仍具备一定的实用价值，尤其是在预算有限但需要较强 FP64 或稳定性的场景下。但对于大规模大模型训练，建议考虑 A100 或 H100。